O que a acreditação PADI do CBR avalia no serviço de diagnóstico por imagem, como funciona a avaliação técnica de imagens e laudos e o que preparar na operação antes de submeter.
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Our articles are written in Portuguese by practicing radiologists and cover what the routine actually asks: structured reporting, interobserver agreement, TAT measurement, critical-finding protocols, LGPD and the Brazilian AI regulation for medicine (CFM 2.454/2026).
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Titles and summaries are in Portuguese, as published.
Quando um software de laudo com IA é dispositivo médico para a Anvisa: como a RDC 751/2022 classifica risco pela finalidade de uso, o que a RDC 657/2022 exige e o que pedir ao fornecedor antes de assinar.
Como ler os dados de demografia médica e do Atlas da Radiologia no Brasil sem generalizar, e como montar a conta de capacidade, fila e backlog do seu próprio serviço de imagem.
Responsabilidade pelo laudo produzido com apoio de IA: o que a Resolução CFM 2.454/2026 exige do médico, o que o contrato reparte entre serviço e fornecedor e que registro sustenta a assinatura em uma auditoria.
O que a RNDS exige do laudo radiológico na prática: FHIR como padrão de troca, identificação de paciente, estabelecimento e profissional, e por que a maioria das integrações trava antes do padrão.
O que a Resolução CFM 2.314/2022 exige da telerradiologia: telediagnóstico, qualificação do médico, guarda e integridade dos dados, consentimento, e os controles operacionais que a norma não escreve.
Benchmark interno de reconhecimento de fala em português radiológico: 3,06% de WER após vocabulário, limites públicos, lacunas de método e uso responsável da métrica.
As seis camadas de um ditado por voz radiológico, onde cada uma falha em português, e um protocolo reproduzível para auditar a acurácia de qualquer fornecedor com o seu áudio.
Por que dois radiologistas discordam do mesmo exame? Entenda o kappa de Cohen e Fleiss, as fontes de variabilidade e como o laudo estruturado e os sistemas RADS reduzem a discordância.
Por que templates de laudo pedem governança como código: versionamento, aprovação clínica, changelog, ownership e trilha de auditoria por modalidade.
Sete métricas operacionais de radiologia para gestores acompanharem em tempo real: produção, TAT, backlog, achados críticos com SLA, retrabalho, template e auditoria.
Residência e soberania de dados sob a LGPD e a ANPD na radiologia: dados sensíveis, transferência internacional, transcrição sem armazenamento, criptografia e por que a localização do processamento importa.
Entenda a supervisão humana significativa na Resolução CFM 2.454/2026: o que muda no laudo assistido por IA, a responsabilidade médica e como manter o radiologista como autor final.
Como definir e medir TAT em radiologia (order-to-report, exam-to-report, report-to-signature), identificar gargalos e reduzir o turnaround sem perder acurácia.
Como escolher um software de laudo com IA para radiologia em 2026: a diferença entre speech-to-text e speech-to-report, critérios de segurança clínica (CFM…
Duas metanálises recentes, o relatório da comissão do ACR e o estudo que mediu o preço clínico de laudar mais rápido. Por que a prevalência de burnout varia…
Revisão prática da literatura sobre laudo estruturado: o estudo da Radiology que comparou laudo livre e estruturado com médicos de verdade, o consenso da ESR…
A taxa de erro do dia a dia (3–5%), os tipos que mais se repetem (underreading, satisfação de busca, raciocínio falho), por que 30% dos erros se perpetuam em…
O umbrella review do BMJ sobre prevalência de incidentalomas, o white paper do ACR que nomeou o problema da cascata, a lógica do Fleischner 2017 para nódulo…
O que ACR e Joint Commission estabelecem sobre comunicação de resultados críticos, as 3 categorias de achados acionáveis (minutos, horas, dias), por que o…
Guia prático da primeira resolução brasileira específica sobre IA na medicina: supervisão humana significativa, classificação de risco, documentação…
Onde a evidência de IA em radiologia é forte (mamografia, RX de tórax, nódulo pulmonar, RM de próstata) e onde ainda é fraca. Tipos de estudo, métricas que…
Panorama do mercado brasileiro de IA em radiologia: tamanho e segmentos, players nacionais e internacionais, modelos de cobrança, drivers de adoção (déficit…
A filosofia de UX clínico-first por trás do Zero-Click: eliminar a interação que não serve à medicina, manter a revisão sempre visível antes da assinatura e…
Por que log auditável virou requisito clínico (CFM 2.454/2026 e LGPD), as sete propriedades que separam log auditável de log decorativo — completude…
Por que o reconhecimento de voz genérico falha em laudo radiológico, o que entra num motor radiológico-PT (léxico por modalidade, eponímia protegida…
Four modules, one clinical flow
Voice findings become a structured draft for physician review, editing, validation and signature.
Detection depends on physician-provided findings; channels, timing and closure are validated per deployment.
Classification suggestions sourced from RadCommons and always subject to physician review.
Draft structure per modality, subject to configuration, contract and physician review.
Plugs into your existing flow
API, HL7/DICOM and Agent are different paths. Compatibility depends on system, version and connector and is validated per deployment; there is no universal integration claim.
Governance first
Assistive application under CFM 2.454/2026; no autonomous image interpretation, diagnosis, signature or release.
Processing, transmission, persistence, logs, retention, backups and regions are documented separately.
RadCommons is the cited corpus; LaiBench is an internal controlled fidelity benchmark, not external clinical validation.
Historical production snapshot: April 9 to May 9, 2026; n = 5,200. It is not a live rolling window.
The times cited on this page come from production measurement, from opening the editor to signature. The event, the window and the N are in Metrics methodology.
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